|
|
Random Processes in Reliability Analysis
Chovanec, Kamil ; Volf, Petr (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Název práce: Náhodné procesy v analýze spolehlivosti Autor: Kamil Chovanec Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Doc. Petr Volf, CSc. e-mail vedoucího: volf@utia.cas.cz Abstrakt: Práce je zaměřena na analýzu spolehlivosti se zvláštním důrazem na Aalenův aditivní model. Při testování hypotéz v analýze spolehlivosti často získáváme proces, který za platnosti hypotézy konverguje ke Gaus- sovskému martingalu, jehož rozptyl umíme odhadnout rovnoměrně konzis- tentním odhadem. Dostáváme se tak vlastně k nové hypotéze o procesu získaném testováním původní hypotézy. Existuje více způsobů, jak tuto hy- potézu testovat. V práci jsou představeny některé z nich a síla těchto testů je pomocí Monte Carlo simulací porovnána pro různé modely a velikosti výběrového souboru. Ve speciálním případě je odvozen bod, který maxima- lizuje asymptotickou sílu dvou testů. Klíčová slova: Martingal, Aalenův aditivní model, riziková funkce 1
|
|
|
Survival analysis with STATISTICA
Kaderjáková, Zuzana ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Analýza prežitia je samostatnou štatistickou oblasťou, ktorá našla uplatnenie v mnohých odboroch. Táto bakalárska práca sa zaoberá výkladom základných pojmov, princípov a ďalej metód, ktoré sa používajú, a ktoré sú implementované v softvére STATISTICA. Venuje sa cenzorovaniu a možnostiam charakterizácie rozdelenia času prežitia. Uvádza Kaplan-Meierovu metódu odhadu funkcie prežitia a taktiež metódu tabuliek úmrtnosti. Neskôr pojednáva o základných možnostiach porovnania rozdelení času prežitia v dvoch skupinách a ich vhodnosti pre rôzne situácie. V práci sa ďalej zaoberáme možnosťami aplikácie metód analýzy prežitia vo finančnom sektore, kde uvádzame Coxov model proporcionálnych rizík. V závere práce aplikujeme teoretické vedomosti na reálnu skupinu dát.
|
|
|
Jádrové odhady rizikové funkce
Selingerová, Iveta ; Horová, Ivanka (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Jádrové odhady rizikové funkce Abstrakt Tato disertační práce se věnuje metodám pro zpracování cenzorovaných dat v analýze přežití. Hlavní pozornost je zaměřena na rizikovou funkci, která vyjadřuje okamžitou pravděpodobnost výskytu události v následujícím ča- sovém okamžiku. Jsou představeny dva různé přístupy k jádrovému odhadu této funkce. V praxi však riziko může být ovlivněno dalšími proměnnými. Pro odhad podmíněné rizikové funkce je prezentován nejčastěji užívaný model na- vržený D. R. Coxem a jsou uvedeny dva typy jádrových odhadů. Pro jádrové odhady jsou odvozeny některé statistické vlastnosti a navrženy metody pro výběr vyhlazovacích parametrů. Součástí práce je také rozsáhlá simulační studie, kde jsou ověřeny teoretické výsledky a porovnány navržené metody. Závěr práce je věnován zpracování reálných dat získaných z různých oblastí.
|
|
|
Jádrové odhady rizikové funkce
Selingerová, Iveta ; Horová, Ivanka (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Jádrové odhady rizikové funkce Abstrakt Tato disertační práce se věnuje metodám pro zpracování cenzorovaných dat v analýze přežití. Hlavní pozornost je zaměřena na rizikovou funkci, která vyjadřuje okamžitou pravděpodobnost výskytu události v následujícím ča- sovém okamžiku. Jsou představeny dva různé přístupy k jádrovému odhadu této funkce. V praxi však riziko může být ovlivněno dalšími proměnnými. Pro odhad podmíněné rizikové funkce je prezentován nejčastěji užívaný model na- vržený D. R. Coxem a jsou uvedeny dva typy jádrových odhadů. Pro jádrové odhady jsou odvozeny některé statistické vlastnosti a navrženy metody pro výběr vyhlazovacích parametrů. Součástí práce je také rozsáhlá simulační studie, kde jsou ověřeny teoretické výsledky a porovnány navržené metody. Závěr práce je věnován zpracování reálných dat získaných z různých oblastí.
|
|
|
Survival analysis with STATISTICA
Kaderjáková, Zuzana ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Analýza prežitia je samostatnou štatistickou oblasťou, ktorá našla uplatnenie v mnohých odboroch. Táto bakalárska práca sa zaoberá výkladom základných pojmov, princípov a ďalej metód, ktoré sa používajú, a ktoré sú implementované v softvére STATISTICA. Venuje sa cenzorovaniu a možnostiam charakterizácie rozdelenia času prežitia. Uvádza Kaplan-Meierovu metódu odhadu funkcie prežitia a taktiež metódu tabuliek úmrtnosti. Neskôr pojednáva o základných možnostiach porovnania rozdelení času prežitia v dvoch skupinách a ich vhodnosti pre rôzne situácie. V práci sa ďalej zaoberáme možnosťami aplikácie metód analýzy prežitia vo finančnom sektore, kde uvádzame Coxov model proporcionálnych rizík. V závere práce aplikujeme teoretické vedomosti na reálnu skupinu dát.
|
|
|
Random Processes in Reliability Analysis
Chovanec, Kamil ; Volf, Petr (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Název práce: Náhodné procesy v analýze spolehlivosti Autor: Kamil Chovanec Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Doc. Petr Volf, CSc. e-mail vedoucího: volf@utia.cas.cz Abstrakt: Práce je zaměřena na analýzu spolehlivosti se zvláštním důrazem na Aalenův aditivní model. Při testování hypotéz v analýze spolehlivosti často získáváme proces, který za platnosti hypotézy konverguje ke Gaus- sovskému martingalu, jehož rozptyl umíme odhadnout rovnoměrně konzis- tentním odhadem. Dostáváme se tak vlastně k nové hypotéze o procesu získaném testováním původní hypotézy. Existuje více způsobů, jak tuto hy- potézu testovat. V práci jsou představeny některé z nich a síla těchto testů je pomocí Monte Carlo simulací porovnána pro různé modely a velikosti výběrového souboru. Ve speciálním případě je odvozen bod, který maxima- lizuje asymptotickou sílu dvou testů. Klíčová slova: Martingal, Aalenův aditivní model, riziková funkce 1
|
|
|
Introduction to Survival Analysis
Valenta, Zdeněk
Survival analysis is concerned with analyzing time-to-event data where the event of interest usually represents some type of “failure”. In clinical medicine, the event of interest may be e.g. death of a patient from well specified causes, autoimmune rejection of the graft by the transplant recipient or other type of graft failure in transplant studies. In certain situations, however, the true survival outcomes may not be observable, because we have observed a so called “censoring event” which prevented the event of interest from occurring. Such censoring event may represent, for instance, loss of a particular subject from follow-up, occurrence of administrative censoring, which typically takes place in clinical trials, or we may indeed observe other type of “failure”, e.g. death from fatal injuries rather than from cardiovascular causes which were of primary interest in a particular clinical trial. In this article we will stress the importance of a key assumption relating censoring process to survival outcomes and review principle univariate survival analysis methods for uncorrelated data. We will review popular models for analyzing univariate survival data, many of which enable us quantifying effect the prognostic variables independently exert on survival outcomes. Model examples will cover the classes of non-parametric, parametric and semi-parametric methods. We will also review underlying assumptions of individual models and stress the importance of using appropriate models in analyzing univariate time-to-event data.
|
|
| |
|
|
Neparametrické odhady rozdělení doby přežití
Svoboda, Martin ; Malá, Ivana (vedoucí práce) ; Tomášek, Ladislav (oponent)
Předkládaná práce se zabývá neparametrickými metodami, které se využívají v analýze rozdělení doby do události. Zejména se pak orientuje na její využití ve zdravotnictví, kde je též nazývána jako analýza přežití či analýza přežívání. V práci jsou popsány a vysvětleny základní techniky a problémy, se kterými se lze v analýze přežití setkat. Největší část je pak věnována Kaplan -- Meierovu odhadu funkce přežití. Jedná se o nejpoužívanější model pro odhad průběhu funkce přežití pacientů po léčbě a je základní součástí všech statistických programů, které nabízejí modul zabývající se odhadem rozdělení doby do události. Kromě odhadu funkce přežití jsou v této práci popsány odhady rizikové funkce, kterou lze interpretovat jako intenzitu výskytu sledované události během krátkého okamžiku. Postupným načítáním rizikové funkce v čase se získá kumulativní riziková funkce. Popis konstrukce jejího odhadu je rovněž součástí práce. Podstatná část se též zaobírá problémem cenzorovaných dat, která jsou charakteristickým rysem analýzy přežívání. Jedná se o situace, kdy se sledovaná událost nevyskytne během doby pozorování. Empirická část pak analyzuje soubor pacientů nemocnice v Českých Budějovicích s diagnózou rakoviny hrtanu. Jde o prezentaci výsledků úspěšnosti léčby pacientů v této nemocnici na základě popsané teorie.
|
host ::
RSS.